{"id":21060,"date":"2020-11-18T11:02:54","date_gmt":"2020-11-18T17:02:54","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=21060"},"modified":"2020-11-18T11:03:18","modified_gmt":"2020-11-18T17:03:18","slug":"el-aprendizaje-profundo-impulsa-el-internet-de-las-cosas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ic\/el-aprendizaje-profundo-impulsa-el-internet-de-las-cosas\/","title":{"rendered":"El aprendizaje profundo impulsa el Internet de las cosas"},"content":{"rendered":"<div class=\"entry-headline h5\">\n<h6 style=\"text-align: justify;\">Las redes de aprendizaje profundo optimizar\u00e1n la seguridad de los datos y la eficiencia energ\u00e9tica en los dispositivos hogare\u00f1os digitales conectados mediante el Internet de las cosas.<\/h6>\n<\/div>\n<h6 style=\"text-align: justify;\"><!--more--><\/h6>\n<div class=\"entry-content\">\n<h6 style=\"text-align: justify;\">Un nuevo sistema lleva el aprendizaje profundo, una de las ramas m\u00e1s prometedoras de la Inteligencia Artificial, a los dispositivos del Internet de las cosas (IoT). Se trata de una innovaci\u00f3n desarrollada por investigadores del Massachusetts Institute of Technology (MIT), que de acuerdo a una<span>\u00a0<\/span>nota de prensa<span>\u00a0<\/span>permitir\u00e1 aplicar complejas redes neuronales en peque\u00f1os dispositivos como electrodom\u00e9sticos o sensores m\u00e9dicos, por ejemplo.<\/h6>\n<h6 style=\"text-align: justify;\">El Internet de las cosas naci\u00f3 a principios de la d\u00e9cada de 1980, casi como un juego de estudiantes universitarios que quer\u00edan conectar una m\u00e1quina Cola-Cola a la red para poder verificar desde sus computadoras si estaba cargada. En la actualidad se estima que existen 250 mil millones de objetos conectados a Internet, incluyendo diminutos electrodom\u00e9sticos, veh\u00edculos de todas las dimensiones, artefactos de uso m\u00e9dico, relojes inteligentes o centros de dom\u00f3tica que son capaces de manejar todas las cuestiones importantes de un hogar.<\/h6>\n<h6 style=\"text-align: justify;\">En Espa\u00f1a, el uso de estos dispositivos conectados a la red crece a un ritmo bianual de alrededor del 66%, seg\u00fan estudios de la firma Telef\u00f3nica, destacando particularmente el uso de veh\u00edculos conectados al<span>\u00a0<\/span>Internet de las cosas. Sin embargo, si pr\u00e1cticamente todos los dispositivos y artefactos que utilizamos a diario est\u00e1n conectados a Internet: \u00bfqu\u00e9 seguridad existe en cuanto a los datos y la informaci\u00f3n que pueda estar disponible?<\/h6>\n<h6 style=\"text-align: justify;\">Esa ha sido una de las principales motivaciones para que un grupo de investigadores del MIT se decidiera a desarrollar un nuevo sistema de aprendizaje profundo que promete llevar el Internet de las cosas al pr\u00f3ximo nivel, concretamente en t\u00e9rminos de seguridad de datos y sostenibilidad ambiental. El sistema se denomina MCUNet, y est\u00e1 enfocado en crear redes neuronales que se adaptan a las necesidades de los dispositivos integrados a la red IoT, con m\u00e1xima velocidad y precisi\u00f3n a pesar de las limitaciones en cuanto a memoria o potencia de procesamiento que suelen presentar estos dispositivos.<\/h6>\n<h6 class=\"fluid-width-video-wrapper\" style=\"text-align: justify;\"><iframe src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/YvioBgtec4U?enablejsapi=1&amp;origin=https%3A%2F%2Ftendencias21.levante-emv.com\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\" name=\"fitvid0\" data-gtm-yt-inspected-13618963_343=\"true\" id=\"908961233\" data-mce-fragment=\"1\"><\/iframe><\/h6>\n<h6 style=\"text-align: justify;\">Extendiendo fronteras<\/h6>\n<h6 style=\"text-align: justify;\">Los sistemas de aprendizaje profundo hacen posible que los dispositivos inform\u00e1ticos \u201caprendan\u201d con la pr\u00e1ctica y la experiencia, mejorando sus procesos y funcionamiento en distintos aspectos. Esta rama de la Inteligencia Artificial se utiliza por ejemplo para seleccionar el contenido que vemos en las redes sociales en funci\u00f3n de nuestras preferencias, o para hacer posible que los resultados de una b\u00fasqueda en Internet sean cada vez m\u00e1s exactos en funci\u00f3n de las necesidades de los usuarios.<\/h6>\n<h6 style=\"text-align: justify;\">MCUNet nace para llevar esta misma l\u00f3gica a los dispositivos IoT. Seg\u00fan sus creadores, permitir\u00e1 extender la frontera del dise\u00f1o de redes neuronales de aprendizaje profundo para hacerlas llegar a los peque\u00f1os microcontroladores que gestionan los artefactos conectados a Internet de las Cosas, que ser\u00e1n ahora energ\u00e9ticamente m\u00e1s eficientes y m\u00e1s seguros en cuanto a la protecci\u00f3n de datos.<\/h6>\n<h6 style=\"text-align: justify;\">Por ejemplo, el nuevo sistema permitir\u00e1 integrar capacidades inteligentes de visi\u00f3n por ordenador incluso en los electrodom\u00e9sticos de cocina m\u00e1s sencillos, o habilitar sensores de movimiento m\u00e1s inteligentes en el campo de la dom\u00f3tica. En el caso de un reloj inteligente con aprendizaje autom\u00e1tico gestionado por el nuevo sistema, el usuario no solamente recibir\u00e1 datos como la presi\u00f3n arterial o los latidos de su coraz\u00f3n, sino que tambi\u00e9n dispondr\u00e1 de un asistente digital para analizar y comprender esa informaci\u00f3n.<\/h6>\n<h6 style=\"text-align: justify;\">Adem\u00e1s de estas aplicaciones en el escenario urbano, MCUNet estar\u00e1 en condiciones de incorporar redes de aprendizaje profundo en dispositivos IoT en veh\u00edculos y zonas rurales con acceso limitado a Internet, colaborando en la integraci\u00f3n de \u00e1reas algo m\u00e1s aisladas en cuanto a la revoluci\u00f3n digital.<\/h6>\n<h6 class=\"Creatividad\" id=\"movil-div-gpt-ad_300dchab\" data-type=\"movil\" style=\"text-align: justify;\"><\/h6>\n<h6 style=\"text-align: justify;\">Referencia<\/h6>\n<h6 style=\"text-align: justify;\"><a class=\"yahoorte_class\" title=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2007.10319\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2007.10319\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">MCUNet: Tiny Deep Learning on IoT Devices<\/a>. Ji Lin, Wei-Ming Chen, Yujun Lin, John Cohn, Chuang Gan and Song Han. arXiv (2020).<\/h6>\n<h6 style=\"text-align: justify;\"><strong>Foto<\/strong>: Sebastian Scholz en Unsplash.<\/h6>\n<h6 style=\"text-align: justify;\"><strong>Video<\/strong>: MIT HAN Lab.<\/h6>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las redes de aprendizaje profundo optimizar\u00e1n la seguridad de los datos y la eficiencia energ\u00e9tica en los dispositivos hogare\u00f1os digitales conectados mediante el Internet de las cosas.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":21061,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[363,409],"tags":[],"class_list":["post-21060","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ic","category-machine-learning"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.7 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>El aprendizaje profundo impulsa el Internet de las cosas - 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